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dplyr 예제

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나는 형제에게 매우 감사드립니다. 당신의 벡, 나는 dplyr을 배웠고 정기적으로 사용하고 있습니다. W. r. t. 장 `SQL 스타일 CASE 때 문`: 해결 방법은 dplyr 버전 0.7.0에서 더 이상 필요하지 않습니다. 아래 코드를 확인 -library (dplyr)mydata = read.csv (“C:\사용자Deepanshusampledata.csv”)요약_all (mydata[“인덱스”]), 재미 (nlevels (nlevels(.), 합계 (is.na()))) ) 모든 예는 정확하고 간단하며 매우 잘 설명되어 있습니다. 많은 감사와 축하! 여러 조건을 지정할 수 있습니다. 아래 예제는 Temp가 80보다 크고 월이 5보다 큰 모든 행을 반환합니다. 변이는 데이터에 새 변수를 추가하는 데 사용됩니다.

예를 들어 섭씨 온도를 표시하는 새 열을 추가해 보겠습니다. 이는 dplyr의 우수한 기능 중 일부에 대한 간략한 데모를 마무리합니다. 함수 및 해당 인수에 대한 자세한 내용은 템플릿을 사용하여 도움말 설명서를 확인하십시오. dplyr 패키지에는 많은 유용한 기능이 포함되어 있습니다. 이 게시물은 모든 것을 다루려고 시도하지 는 않지만 데이터 조작 작업에 일반적으로 사용되는 주요 기능을 살펴봅니다. 다음은 몇 가지 유용한 도우미 함수는 dplyr에서 사용할 수 있으며 select() 동사와 함께 사용할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 간단한 예입니다. 예를 들어 월 = 5에 해당하는 모든 데이터를 제거하고 데이터를 월별로 그룹화한 다음 매월 온도의 평균을 찾으려고 한다고 가정해 보겠습니다. 해들리 위컴, 로맹 프랑수아, 라이오넬 헨리, 키릴 뮐러(2017)가 코드를 작성하는 일반적인 방법이 다 수 있습니다.

dplyr: 데이터 조작의 문법. R 패키지 버전 0.7.0. https://CRAN.R-project.org/package=dplyr 많은 데이터 분석 작업은 “분할 적용 결합” 패러다임을 사용하여 접근할 수 있습니다: 데이터를 그룹으로 분할하고, 각 그룹에 일부 분석을 적용한 다음 결과를 결합합니다. dplyr는 데이터를 그룹으로 분할하는 group_by() 함수를 사용하여 매우 쉽게 만듭니다. 이러한 방식으로 데이터가 그룹화되면 summarize()를 사용하여 각 그룹을 단일 행 요약으로 축소할 수 있습니다. summarize()는 각 그룹에 집계 또는 요약 함수를 적용하여 이 작업을 수행합니다. 예를 들어, 구연산염을 사용하여 돌연변이 상태를 그룹화하고 각 상태에 대한 데이터 행 수를 찾으려면 화면에서 실행되고 처음 몇 행만 보려면 파이프를 사용하여 데이터의 head()를 볼 수 있습니다(파이프 작업) dplyr 또는 magrittr 패키지가 로드되는 한 dplyr가 아닌 함수도 있습니다.